用大数据解决交通问题

未来，云计算、大数据等技术在助力城市产业创新和人民生活改善方面，将发挥越来越大的作用。

从诞生那天起，智能交通就是奔着更加便于交通管理，方便百姓出行的方向而去。当“智能交通”成为各个地方政府工作簿上的高频词，人们开始反思这块千亿元蛋糕的缺陷，探寻其应有的方向。真的是越“智”越堵吗？

当然不是。如今SAP就在利用大数据帮助南京市解决智能交通方面的问题。SAP为南京市设计了拥堵指数，用历史数据判断和近来的预测分析，去看它的一些政策和策略，比如单双号限行对将来交通影响是什么样，对拥堵指数影响是怎么样。

在南京，SAP针对历史出行特征来进行数据挖掘，分析出从南京机场到市区最热门的三个区在哪里。而且基于大数据分析，SAP将南京市分成52个区，得出某两个区域的交通流量最密集，而这个流量对于城市规划和城市设计能够提供更多得决策支持。

除此之外，SAP还搭上了最近红得发紫的打车软件。基于大数据分析，SAP可以计算出基于顾客现在的地理位置和最容易被打车的地理位置中间的差距，找到在哪些地方是上车和下车最容易的地方。

事实上，国内智能交通有着很好的数据基础，虽然这个数据在不同的政府职能部门，或者在第三方企业手中，但是数据都是存在的。SAP希望从大数据里找到这个价值，通过大数据的分析平台，把不可能变成可能，从大数据中间发挥业务价值。

以前，传统思维中，摄像头的精度越高，才能拍得越清楚，车牌识别度越准。因而我们有的时候会收到短消息，说某城市升级高清摄像头，开车的时候要系上保险带，不然会被高清摄像头拍下来。但是大数据时代，我们往往不需要再做这样的工作。

这是因为如果把前一年、两年甚至三年摄像头拍下来的识别信息结构在大数据环境中间加以分析，你会发现有一些车辆在一分钟之内这个地点和下一个地点距离可能差了几十公里，有时候这是因为车牌识别错误造成的问题。而基于大数据分析，SAP在上百亿条记录里面就能找到这些规律，基于这些规律对数据进行分析，再进行纠错。

通过大数据分析，我们会发现某些摄像头白天出错率很低，晚上出错率却很高。这是因为晚上闪光灯产生问题了，亮度可能不够，所以照片拍得不够清楚。有些摄像头在这个车道识别率高，在另外一个车道识别率低，往往是树枝把摄像头给遮住了。

当然这些摄像头分析数据，不光是用于交通，还可用于智慧城市建设的其他方面，比如社保，市民健康等等。只要有类似这样一个识别和偏差，我们都可以利用到这样一个大数据的方式来进行有效的支持和维护。现在SAP可以生成一系列自动的维护计划，保证每个摄像头工作都是最准确的状态。

为了保证数据的准确性，SAP专门在南京设立了一个创新中心，通过创新中心来立足于创新中国，把更多国外先进的智能城市中间的方案结合到中国来进行实际落地，用大数据的平台更创新性地解决更多智能城市中间的一些问题，从而给客户提供更多的价值，帮助政府来做更多的决策。

南京的创新型智能交通的应用表明，SAP在技术能力上面已经能分析所有数据，并提炼出相关数据让其产生最有价值的部分。这样一个大数据实时的驱动平台，为将来整个智能化城市建设提供一个很好的基础和核心。

平台完成之后，SAP将在研究规划部门、交通行业管理部门以及企业和交通运营管理部门之间共享这些数据，使得智能化交通不仅仅只是用于一个排堵项目，还为城市建设和规划提供很好的决策支持。endprint